偏东风输送导致的关中地区冬季PM2.5重污染个例研究

关中地区是我国大气污染的重点监测区域,为探究偏东风输送对关中地区冬季PM_2.5重污染的影响,重点分析了2018年1月12-18日在偏东风输送影响下关中地区ρ（PM_2.5）日均值的变化过程;利用WRF和CAMx模式对PM_2.5重污染过程进行模拟并讨论其消长原因.结果表明:①冬季关中地区在高压脊和西南槽的控制下,偏东风将污染物输送至关中地区,加之关中地区地形阻滞,致使关中地区的ρ（PM_2.5）上升.②研究期间,关中地区ρ（PM_2.5）日均值范围为103~240 μg/m3,偏东风输送是导致此次重污染过程的重要原因.重污染的发生还与气象要素的变化有关,其中ρ（PM_2.5）日均值与气温、相对湿度均呈滞后相关性.在ρ（PM_2.5）日均值相等的情况下,相对湿度越大,能见度越低;随着ρ（PM_2.5）日均值和相对湿度的升高,能见度下降的速率逐渐变慢.③根据WRF-CAMx的模拟结果,此次重污染过程中关中地区PM_2.5污染输送关系不均衡,宝鸡市和咸阳市均以本地贡献为主,其本地贡献率超过45.00%,而渭南市接收关中地区其他城市及关中地区以外区域污染输送占比为69.82%;位于盆地中东部的咸阳市、西安市和渭南市的ρ（PM_2.5）月均值均大于关中地区ρ（PM_2.5）平均值;渭南市、西安市、运城市以及关中地区以外城市是此次关中地区跨市PM_2.5污染输送的主要来源.研究显示,偏东风输送是关中地区此次大气重污染过程的重要原因.      

沈阳一次严重污染天气过程持续和增强气象条件分析

2015年11月7-9日沈阳出现罕见的持续严重污染天气,采用环流形势、地面常规气象观测、污染物浓度观测、风廓线雷达及雨滴谱资料等,对此次污染成因进行了研究.结果表明:在此次严重污染天气过程中,连续22 h AQI≥500,首要污染物均为PM_2.5,其异常峰值最高达到1308μg/m3;ρ（PM_2.5）与ρ（PM₁₀）、ρ（NO₂）和ρ（CO）的相关系数分别达到0.996、0.602、0.891,并且ρ（PM_2.5）与ρ（PM₁₀）、ρ（CO）的正相关性更为显著;在污染的同时出现了降水,11月7和8日的日降水量分别为9.9和2.3 mm,但降水对污染物的稀释和清除作用并不明显.稳定的大尺度环流和对流层内中低层大气层结持续稳定、连续4个时次的探空曲线显示925~850 hPa之间存在多个逆温层（逆温强度最大可达5℃）、相对湿度较大（日均相对湿度在75%以上）,是此次严重污染天气持续的有利气象条件.风廓线雷达探测的整层大气垂直速度很小,多介于-1~1 m/s之间,并且近地面2 m/s以下弱下沉的垂直速度为严重污染天气过程提供了较好的动力条件.此外,近地面风力可达3~4级,有利于上游污染物的水平输送.研究显示,此次严重污染天气过程还与外围秸秆集中燃烧所导致的大量污染物长距离输送有密切关联.      

京津冀典型城市一次重污染过程特征及边界层结构变化对其影响

为探究典型重污染过程的污染特征与大气边界层结构演变规律,基于PM_2.5采样数据、气象观测数据及WRF-Chem模式,以北京市和石家庄市2016年12月27日—2017年1月10日一次重污染过程为研究对象,对气象要素、PM_2.5化学组分、天气背景场、边界层结构演变特征,以及大气边界层结构变化对ρ(PM_2.5)及其主要化学组分的影响进行分析.结果表明:①研究期间,北京市和石家庄市ρ(PM_2.5)分别为(165.63±110.89)(247.67±95.22)μg/m3,石家庄市污染程度高于北京市;高空纬向环流和地面弱高压控制的天气背景场,低于1.75 m/s的风速以及超过75%的相对湿度是造成北京市与石家庄市重污染的不利气象条件.②重污染时段北京市与石家庄市SNA(SO₄2-、NO₃-、NH₄+三者的统称)与碳质组分(OC、EC)占比之和超过76%,是PM_2.5中的两大主要组分;重污染时段ρ(SNA)占比明显上升,北京市与石家庄市ρ(SNA)占比由非重污染时段的42.23%、45.93%分别升至重污染时段的58.87%、59.62%;北京市与石家庄市ρ(OC)/ρ(EC)分别为5.13、3.51,表明在重污染时段两城市存在明显的二次有机气溶胶污染.③WRF-Chem模式模拟结果表明,PM_2.5污染严重时北京市与石家庄市在300~500 m处均出现明显的逆温,垂直风场主要表现为低层偏南风顺时针向上切变为偏西风,切变高度在400~1 000 m,逆温层结与明显垂直风切变的边界层特征共同抑制了污染物的湍流与扩散.④北京市与石家庄市重污染时段的PBLH(Planetary Boundary Layer Height,大气边界层高度)日均值与非重污染时段相比分别下降了202、128 m,PBLH每下降100 m,北京市与石家庄市ρ(PM_2.5)分别上升18.81、29.85 μg/m3,PBLH下降是导致两城市ρ(PM_2.5)快速上升的重要因素.北京市与石家庄市的PBLH与PM_2.5组分质量浓度之间的相关性不同,北京市PBLH与ρ(SNA)的相关性高于与碳质组分质量浓度的相关性,石家庄市PBLH与ρ(EC)相关性最高,表明此次重污染过程中北京市PM_2.5污染特征以二次形成为主,而石家庄市以一次排放为主.研究显示,北京市与石家庄市此次重污染过程与大气边界层结构变化密切相关.      

持续鞍型场导致的西安市PM2.5重污染过程分析

为了解鞍型场对西安市PM_2.5重污染过程的影响.以西安市2016年2月6—14日重污染过程ρ（PM_2.5）及气象要素的小时变化为研究对象,综合分析了此次重污染过程特征、天气型以及气象要素变化.结果表明:①西安市此次重污染过程可分为污染上升阶段（6—7日）、污染维持阶段（8—11日）及污染减轻阶段（12—14日）,3个阶段分别处于均压场、鞍型场、高压前部等天气型的影响下.②此次鞍型场发生时,天气持续静稳,气压梯度力小,且西安市处于气流的辐合地带,导致污染物的形成和积累,ρ（PM_2.5）最高值达198 μg/m3.③在鞍型场的控制下,西安市日均气温维持在偏高的水平（最高达7.2℃）,相对湿度呈上升的趋势,最高达86.5%;而风速和能见度则波动下降,平均风速和能见度最低值分别为0.8 m/s和0.5 km.高温、高湿、小风的气象条件有利于污染物的吸湿增长从而导致PM_2.5重污染.④受鞍型场的影响,西安市边界层高度较低,最低时只有55 m,且逆温层较厚,强度较大,最大值达3.8℃/（100 m）,极低的边界层高度和较厚的逆温层削弱了污染物的垂直扩散能力,污染物被抑制在近地面,形成较严重的污染.研究显示,鞍型场天气型导致的均压场、暖湿、静风、低边界层及强逆温层是此次西安市PM_2.5重污染过程的重要原因.      

基于多源异构数据的沧州市大气环境管理APP平台的构建与应用

大气环境管理平台是目前我国城市大气环境管理的重要手段.利用气象、空气质量、污染源等多源异构数据资料,以模型集成分析的方法,针对沧州市的消峰和污染减排问题,开发了大气环境管理平台（APP）,并对沧州市大气污染过程进行综合分析和验证.以沧州市2019年1月27-30日两次大气污染过程为例进行分析,结果表明:①污染过程1（2019年1月27日14:00-1月28日02:00）中ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）平均值为0.59,ρ（SO₂）、ρ（NO₂）和ρ（CO）平均值分别为37.0 μg/m3、66.7 μg/m3和1.5 mg/m3;污染过程2（1月29日10:00-1月30日09:00）中ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）平均值为0.61,ρ（SO₂）、ρ（NO₂）和ρ（CO）平均值分别为38.5 μg/m3、67.7 μg/m3和1.8 mg/m3,说明加强对前体物的控制是削弱重污染时段ρ（PM_2.5）的重要途径.②污染过程1的相对湿度在重度污染时段增长显著,污染过程2中相对湿度有10 h在70%以上;同时,在此期间风速较小,近地面逆温层较厚,从而加速了颗粒物吸湿增长和二次转化,说明高湿、低风速等气象条件是形成重污染天气的主要原因之一.③源解析结果表明,外来源的平均贡献率为44.73%,本地源的平均贡献率为55.27%,本地工业源、民用源、交通源和电力源贡献率分别为42.20%、11.97%、1.00%和0.10%,说明重污染期间沧州市受到周边区域传输具有一定的可能性,本地源的贡献主要来自工业源和民用源.      

2018年济南市PM2.5叠加沙尘重污染过程分析

为揭示重污染过程中多因素的综合作用,选取济南市2018年11月25日-12月4日一次长时间、高强度PM_2.5污染和沙尘混合的重污染过程,利用气象资料、空气质量监测结果、激光雷达探测资料及水溶性离子在线数据,开展污染特性以及潜在污染源综合分析.结果表明:①研究期间,首要污染物为颗粒物,ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）平均值分别为294、141 μg/m3,污染较严重.②根据ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）将此次重污染过程分为4个阶段,阶段Ⅰ~Ⅳ总水溶性离子浓度分别为（107.3±35.9）（95.2±34.5）（99.0±18.2）（29.3±9.3）μg/m3,分别占ρ（PM_2.5）的73.8%、56.9%、64.2%和43.2%.SOR（硫氧转化率）分别为0.47、0.42、0.55、0.25,NOR（氮氧转化率）分别为0.42、0.26、0.28、0.13,表明济南市大气中出现了显著的二次转化过程,SOR均大于NOR表明SO₄2-转化程度高于NO₃-.NO₃-/SO₄2-（质量浓度比）分别为2.97、1.75、1.69、1.45,表明此次污染各阶段中氮和硫的来源以移动源为主.③此次重污染过程济南市ρ（PM_2.5）受本地及周边城市传输和两次沙尘过境的综合影响,主要潜在污染源有山东省本地以及江苏省北部、安徽省北部、内蒙古自治区中部和京津冀地区等区域.④近地面均压场、高湿、小风等不利气象因素是导致此次重污染过程的重要因素.研究显示,济南市此次污染过程是不利气象条件、污染物一次积累和二次转化、区域污染传输、沙尘天气等多因素综合作用的结果.      

沈阳市一次PM2.5污染天气过程成因分析

利用气象与环境监测数据,对沈阳市2015—2018年PM_2.5的污染事件、浓度变化特征和污染物相关性进行分析;并利用WRF-Chem模式、HYSPLIT模型,从气象要素、高空环流形势和污染传输特征等方面对沈阳市2018年一次污染天气过程进行分析。结果表明:PM_2.5月浓度变化呈冬季>春季>秋季>夏季的“V”形特征,日浓度变化呈“双峰”特征。相关性分析显示,气温(-0.3666)和相对湿度(-0.1158)是影响PM_2.5浓度主要的气象因子,PM₁₀(0.9964)和NO₂(0.7242)是影响PM_2.5浓度的主要污染物。2018年1月26—28日沈阳地区出现了一次持续重污染过程,在重污染开始过程中,高空环流平直,浅槽前暖平流占主导地位,地面为弱高压均压场控制,地面风速以静小风为主,风场辐合,气象条件有利于污染物积聚。在重污染发展的过程中,地面相对湿度增大有利于颗粒物吸湿增长,贴地和高空逆温层厚度较大,污染加剧。在重污染减弱的过程中,逆温层消失,大气层结稳定,垂直扩散条件变好。“静稳”气象条件下本地污染物以及外部传输的积累是导致沈阳市此次重污染过程的主要原因。     

北京市冬季典型重污染时段PM2.5污染来源模式解析

为了探究近年来北京市PM_2.5污染区域来源规律和重污染累积过程中PM_2.5的生成途径,利用第三代三维空气质量模型CAMx的颗粒物源示踪(PSAT)和过程分析(PA)技术,模拟计算了北京市2013年和2014两次冬季典型重污染时段PM_2.5的源-受体关系和物理、化学过程对PM_2.5的生成贡献. 结果表明:在区域来源贡献中,随着空气污染等级由优升至严重污染,外地PM_2.5贡献率从42.9%升至67.4%,本地贡献率由57.1%降至32.6%,其中外地二次PM_2.5贡献率从20.2%升至39.8%,为北京市重污染时段的主要贡献因子;在外地贡献中,廊坊市、山东省、天津市、唐山市的贡献率较大,分别为3.2%~4.7%、3.8%~7.5%、3.6%~5.8%、2.2%~3.2%. PA分析结果表明:在不利气象条件(持续性的逆温层结)下,南边界的输送在重污染过程中起到了重要作用,对ρ(PM_2.5)增长的贡献速率可达10 μg/(m3·h). 此外,本地化学转化在重污染时段对ρ(PM_2.5)爆发性增长的贡献率也可以达到40.0%,其中特殊天气条件下二次PM_2.5生成贡献的显著增加是造成ρ(PM_2.5)出现峰值的主要原因. 研究显示,随着污染程度的加重,北京市受区域性污染的影响逐渐加大;在重污染过程中,不利气象条件下的本地化学转化与水平输送对近地层ρ(PM_2.5)峰值的出现与维持发挥了重要作用.      

北京冬季一次重污染过程的污染特征及成因分析

为了研究北京冬季重污染过程的污染特征及形成原因,选取2013年1月9~15日一次典型重污染过程,对污染期间气象要素、大气颗粒物组分特征和天气背景场进行综合研究.结果表明,此次大气重污染过程中PM₁₀和PM_2.5平均质量浓度分别为347.7μg/m³和222.4μg/m³,均超过环境空气质量标准(GB3095-2012)中规定的日均二级浓度限值.重污染时段PM_2.5中NH₄⁺、NO₃^-和SO₄^2-质量浓度之和占PM_2.5质量浓度的44.0%,OC/EC的平均比值为5.44,说明二次无机离子和有机物对此次污染过程中PM_2.5贡献较大.稳定的大气环流背景场、高湿度低风速的地面气象条件和低而厚的逆温层导致北京地区大气层结稳定,加上北京三面环山的特殊地形结构,是造成此次大气重污染过程的主要原因.     

武清地区冬季一次重污染过程垂直分布特征

为研究京津冀地区重污染过程大气污染物的垂直分布特征,于2016年12月13日重污染前（11:49-12:18）和12月18日重污染期间（11:00-11:16）在北京市、天津市、河北省交界处的武清地区利用系留气球开展1 000 m以下的大气观测,探究污染物的垂直分布特征及对流边界层、覆盖逆温层和混合层等要素对重污染形成的影响.结果表明:①在重污染前,大气层结不稳定,ρ（PM_2.5）、ρ（NO_x）与ρ（O₃）随高度变化不明显,存在明显的垂直对流运动,有利于大气污染物的扩散;PM_2.5/PM₁₀[ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）]在800 m以下为0.60~0.80,在800~1 000 m以上大于0.90.②重污染期间,近地面大气层分为对流边界层（距地面0~150 m）、覆盖逆温层（150~370 m）、混合层（370~500 m）和自由大气（500 m以上）4个层次.③NO_x主要在对流边界层内聚积;高空O₃在向近地面扩散时受强混合层阻挡,在混合层出现一个小峰值;PM_2.5不仅在近地面聚积,而且在覆盖逆温层内聚积,ρ（PM_2.5）在覆盖逆温层内呈双峰（峰值分别出现在150和370 m）分布,其粒径集中在0.5~1.0 μm,属于积聚态气溶胶.研究显示,在不利扩散条件下,汽车排放、村镇居民供暖排放的污染物聚积及二次颗粒物的生成是重污染形成的重要因素.      

2014年10月北京市4次典型空气重污染过程成因分析

采用数值模拟与观测资料相结合的方式,对2014年10月北京市4次典型空气重污染过程的大气环境背景、气象条件和形成原因进行了分析. 结果表明,京津冀区域稳定的气象条件是形成空气重污染的主要原因,4次重污染过程大气条件均不利于污染物扩散,表现为大气层结稳定,近地层逆温(平均逆温强度为2.26 ℃/100 m)明显,风速(平均值为1.52 m/s)小,相对湿度(平均值为80.75%)大. 在4次重污染过程中8—11日污染最重,ρ(PM_2.5)日均值平均为264 μg/m3,并且区域输送对北京贡献率最大,平均值为63.75%;24—25日污染程度次之,逆温最强,逆温强度达5.94 ℃/100 m;18—20日重污染中北京ρ(PM_2.5)高值(＞200 μg/m3)区主要集中在该市西北部地区;30—31日污染相对较轻,ρ(PM_2.5)日均值最高只有154 μg/m3. 数值模拟表明,在4次典型重污染过程中,来自南方(包括河北、河南和山西西部等地)的外来污染物输送对北京PM_2.5贡献较大,外来贡献率分别在42.36%~69.12%之间,同时北京本地也存在较强的二次无机盐及有机物转化过程.      

宁夏典型工业城市2020年1月重污染过程特征及成因

2020年1月宁夏回族自治区典型工业城市石嘴山市出现了长时间、高强度PM_2.5污染天气.为揭示多因素综合作用对重污染天气的影响,在分析逐日空气质量指数（AQI）和常规污染物浓度变化特征的基础上,选取重点污染时段（2020年1月1—17日）为研究对象,基于环境空气质量数据、加密自动气象观测数据及NCEP再分析资料,采用统计分析、污染特征雷达图、气流后向轨迹聚类及天气诊断相结合的方法对重污染过程特征和成因进行分析.结果表明:①2020年1月1日、3日石嘴山市重污染天气主要受燃煤、工业（钢铁、焦化）和机动车等高强度污染排放影响,PM_2.5主要来自一次源;9日重污染天气PM_2.5受二次颗粒物生成影响显著,本地扬尘也有贡献,ρ（PM_2.5）和AQI均达峰值,分别为216 μg/m3和266;其他时段重污染天气由污染物累积和混合造成.②乌海市及其周边污染气团跨区域传输是促使石嘴山市出现高强度PM_2.5污染天气的另一重要因素,当巴彦淖尔市—乌海市—石嘴山市为一致偏北气流、风速小于2 m/s时,易使乌海市及其周边污染气团向南扩散,石嘴山市ρ（PM_2.5）出现短时间爆发增长.③持续高湿静稳气象条件使污染天气长时间维持并加重,当欧亚大陆中高纬度500 hPa盛行纬向弱西风气流、近地面石嘴山市处在蒙古弱高压底部均压场、风向为弱偏北风或偏东风时,易形成持续性PM_2.5污染天气;当风速减至0.7 m/s、相对湿度增至78%时,污染加重.研究显示,此次持续PM_2.5重污染过程是本地高强度污染排放、二次颗粒物生成、区域传输与不利气象条件等因素综合影响和相互叠加的结果;当出现静稳、高湿等不利气象条件时,应加强对各类污染物排放的管控力度,同时充分利用石嘴山市及其周边加密自动气象观测资料,研判污染发展趋势和传输特征,及时开展与乌海市及其周边地区的大气污染联防联控.      

2018年沈阳市一次空气重污染过程分析

采用数值模拟与观测资料相结合的方式,对沈阳市2018年1—3月发生的1次重污染过程的气象条件、天气形势和潜在来源进行初步分析。结果表明:重污染过程与当地的气象条件密切相关,沈阳市重污染期间的PM_2.5和PM₁₀浓度与风速和气温呈负相关,与气压和相对湿度呈正相关。中度、重度及以上污染主要集中于相对湿度为50%~70%条件下;重污染主要在高压、高湿、低风速、近地层逆温的天气形势下,污染物不易扩散。高空若有暖平流、受槽前脊后暖平流的影响也会导致区域空气质量下降。潜在来源分析表明,沈阳市的气团共有4条运输路线,其中来自内蒙古的轨迹携带了大量的PM₁₀;属于簇团2（34.72%）的内蒙古自治区中东部,属于簇团3（21.94%）的河北省以及属于簇团4（13.06%）的吉林省西部地区对沈阳市的污染贡献比较高。     

唐山一次冬季重污染过程污染特征及成因分析

选取河北省唐山市2017年12月27~31日一次典型重污染过程,开展其污染特征及成因分析,对污染期间气象要素、大气颗粒物组分特征进行综合研究.结果表明,此次大气重污染过程中PM_2.5平均质量浓度为154μg/m³,重度污染及以上时PM_2.5/PM₁₀为0.7;PM_2.5中SNA质量浓度占比达58.0%,OC/EC的比值为4.1,说明颗粒物二次反应和有机物在此次污染过程有较大贡献;长期均压场以及近地面高湿、小风、逆温的出现导致唐山地区大气层结稳定,加之周边地区区域传输的贡献,是导致此次大气重污染过程的重要影响因素.     

广西PM2.5时空分布特征及污染天气类型

研究区域ρ（PM_2.5）的时空分布特征和污染天气类型的关系是开展大气污染防治和空气质量预报预警的关键支撑技术之一.基于2015—2016年广西14个城市环境空气质量日监测数据和相关气象资料,分析了2015—2016年广西空气质量概况和污染的基本特征,采用EOF（经验正交函数）分析和后向轨迹聚类分析方法表征了广西ρ（PM_2.5）时空分布模态,统计了广西两年间24次区域范围（3个及以上连片城市）大气轻度及以上污染过程,分析了不同污染过程的天气类型和空气质量变化特点.结果表明:PM_2.5是广西大气污染首要污染物,ρ（PM_2.5）年均值呈北高南低的区域特征,月际变化基本呈正V字型分布;EOF分析和后向轨迹聚类分析显示,广西ρ（PM_2.5）的时空结构主要有3种模态,其方差贡献率分别为78.9%、5.7%和3.7%,基本反映了广西ρ（PM_2.5）变化的时空模态的主要特征,桂林和玉林两年间的后向轨迹聚类很好地解释了第二和第三模态的南北浓度和东西浓度异常反相位分布特征;广西14个城市两年间PM_2.5区域性污染天气类型主要有10种,其中污染天气类型中占比较大的是弱冷高压脊型（24.4%）、均压场型（20.2%）、高压后部型（16.1%）和高压后部配合西南暖低压型（8.5%）,是引发广西大范围大气污染的典型天气类型.研究显示,广西大气污染具有地域性、季节性和南北输送特征,污染过程的天气形势变化具有一定规律性.      

宝鸡市冬季一次持续性重污染过程特征分析

污染气象成因和污染物区域传输作用对本地污染影响较大,研究不同地区污染气象成因和污染物区域传输作用对本地污染的治理有重要意义.利用污染物浓度监测和气象要素观测资料,采用统计学分析方法、特征雷达图和HYSPLIT-4后向轨迹模型分析宝鸡市2018年12月29日—2019年1月8日一次持续性重污染过程的气象成因和污染特征.结果表明:①此次重度污染持续时间长、强度大,污染过程中有6 d空气质量指数(AQI)达到重度及以上污染(AQI>200),ρ(PM_2.5)平均值达205.4 μg/m3,有2 d达到严重污染(AQI>300).②气象条件对污染物浓度的影响显著,高低空环流形势形成稳定层结,容易造成污染物累积.东南大风将污染气团远距离输送到宝鸡市,西北静小风使得污染物在本地聚集加重污染.③重污染维持阶段,ρ(PM_2.5)/ρ(PM₁₀)在0.9左右,说明此次污染过程PM_2.5占比较大,污染物的二次转化作用明显;ρ(NO₂)/ρ(SO₂)为6.2,表征移动源贡献率高于固定源;ρ(CO)/ρ(SO₂)呈先增后减的变化特征,表明静稳天气持续,本地源排放对重污染的贡献逐渐凸显.④特征雷达图结果表明,此次重污染过程的污染类型由发展阶段的污染特征不明显和燃煤型污染特征,逐渐转化为偏二次污染类型,重污染过程结束后污染类型以偏扬尘型为主.研究显示,气象条件和传输扩散对宝鸡市重污染影响显著,宝鸡市重污染应急需优先管控移动源,汾渭平原应加强区域联动,共同治理环境污染问题.